CM0244. Suficientable

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1 IDENTIFICACIÓN NOMBRE ESCUELA ESCUELA DE CIENCIAS NOMBRE DEPARTAMENTO Ciencias Matemáticas ÁREA DE CONOCIMIENTO MATEMATICAS, ESTADISTICA Y AFINES NOMBRE ASIGNATURA EN ESPAÑOL ESTADÍSTICA GENERAL NOMBRE ASIGNATURA EN INGLÉS GENERAL STATISTICS CÓDIGO CM0244 SEMESTRE DE UBICACIÓN INTENSIDAD HORARIA SEMANAL 3 horas semanales INTENSIDAD HORARIA SEMESTRAL 48 horas semestral CRÉDITOS 3 CARACTERÍSTICAS Suficientable 2. JUSTIFICACIÓN DEL CURSO El curso constituye parte especial en la formación de cualquier profesional, ya que en él se presentan las bases para el trabajo exploratorio y confirmatorio, para el análisis de datos reales. En la ingeniería y en cualquier otra rama del conocimiento humano, la presencia de la variabilidad e incertidumbre en la toma de decisiones es de importancia. Se deben tomar decisiones con información parcial o experimental, en ambientes de incertidumbre asumiendo riesgos de manera responsable, con criterio y conocimiento de la magnitud del mismo Esta asignatura es pertinente porque suministra al estudiante: Los conceptos y los modelos necesarios básicos para describir, analizar, interpretar y comprender fenómenos aleatorios o inciertos. Desarrollo de habilidades para modelar y solucionar situaciones en condiciones de incertidumbre que le soporten la toma de decisiones. Le ayuda a desarrollar un pensamiento que reconoce el elemento de la variabilidad La estadística se fundamenta en cálculo diferencial e integral y provee los conceptos y métodos necesarios para el análisis de datos para el Control de Calidad, simulación, producción, y otras áreas de formación del ingeniero, avocadas al estudio de situaciones complejas e inciertas del mundo real 3. PROPÓSITO U OBJETIVO GENERAL DEL CURSO 1/5

2 3.1. OBJETIVO GENERAL Comprender los Fundamentos esenciales de la estadística 3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS Los objetivos específicos son: Presentar Los conceptos y los modelos necesarios básicos para describir, analizar, interpretar y comprender fenómenos aleatorios, los cuales son mayoría en el mundo real Desarrollar habilidades para modelar y solucionar situaciones en condiciones de incertidumbre que le soporten la toma de decisiones Ayudar a desarrollar un pensamiento que reconoce el elemento de la variabilidad 4. COMPETENCIAS BÁSICAS QUE EL ALUMNO ESTARÁ EN CONDICIONES DE LOGRAR: Al finalizar el curso el estudiante estará en capacidad de: Valorar la Estadística como técnica fundamental para el estudio de los fenómenos aleatorios en forma descriptiva y probabilística. Analizar e interpretar los resultados extraídos de los datos o de la solución de un modelo probabilístico Conceptuar los principios básicos de la estadística descriptiva y de la teoría de la probabilidad Utilizar modelos teóricos de distribuciones de probabilidad, para la implementación en la toma de decisiones bajo condiciones de incertidumbre. Desarrollar habilidades de modelamiento y solución de problemas Traducir el lenguaje cotidiano de una situación específica en lenguaje Estadístico 5. DESCRIPCION ANALITICA DE CONTENIDOS: TEMAS Y SUBTEMAS 5.1. UNIDAD 1 DESCRIPCIÓN ESTADÍSTICA DE UNA VARIABLE Introducción. Objetivo de la estadística. Conceptos básicos: Experimento aleatorio y espacio muestral. Población y parámetro. Muestra y estadística. Muestra aleatoria. Variables categóricas y variables cuantitativas (discretas y c o n t i n u a s ). 2/5

3 Análisis de la información de variables cualitativas o categóricas. Representación tabular y gráfica (diagrama de barras, diagrama circular) Análisis de la información de las variables cuantitativas. Representación tabular y gráfica ( histogramas, polígonos, diagrama de cajas) Medidas o índices numéricos de tendencia central (media, mediana, moda). Medidas o índices de posición (percentiles, cuartiles). Medidas o índices numéricos de dispersión o volatilidad (rango, varianza, desviación estándar, coeficiente de variación) UNIDAD 2. PROBABILIDAD Experimento aleatorio. Espacio muestral. Eventos. Probabilidad de un evento. Axiomas de probabilidad y propiedades de probabilidad. Probabilidad condicional Teorema de la probabilidad total. Teorema de Bayes UNIDAD 3. MODELOS ESPECIALES DE PROBABILIDAD PARA VARIABLES ALETORIAS DISCRETAS Y CONTINUAS Definición de variables aleatorias. Distribuciones de probabilidad para variables aleatorias discretas y continuas. Función de masa de probabilidad, función de densidad de probabilidad y función de distribución acumulada. Valores esperados y varianza de una variable aleatoria (discreta y continua) Distribuciones especiales discretas: Uniforme, Binomial y Poisson Distribuciones especiales continuas: Uniforme, Normal, Gamma (como casos particulares la exponencial y Chi cuadrado) y T-Student. Manejo de tablas UNIDAD 4. ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS Y PRUEBAS DE HIPÓTESIS Distribución muestral de la media, varianza y proporción. Tipos de estimación: puntual y por intervalos. Propiedades básicas de los intervalos de confianza. Intervalos de confianza para la media poblacional Determinación del tamaño de la muestra para estimar la media poblacional Intervalo de confianza para la proporción poblacional, varianza y desviación estándar poblacional Pruebas de hipótesis. Procedimiento de prueba. Pruebas sobre la media de una población. 3/5

4 Pruebas de hipótesis para la proporción y varianza poblacional 5.5. UNIDAD 5. ANÁLISIS DE REGRESIÓN Y CORRELACIÓN LINEAL SIMPLE Diagrama de dispersión. Covarianza y coeficiente de correlación. Modelo de regresión lineal simple. Supuestos del modelo. Estimación e interpretación de los parámetros del modelo usando un software estadístico Pruebas de hipótesis sobre los parámetros del modelo de regresión. Interpretación. Pruebas de bondad de ajuste del modelo: coeficiente de determinación y error estándar de la estimación Análisis de residuales del modelo ajustado. Análisis e interpretación de resultados. 6. ESTRATEGIAS METODOLÓGICAS Y DIDÁCTICAS: Combinación de clase magistral y práctica por parte del docente de los temas de la unidad. Revisión de los ejercicios resueltos en el texto por parte de los alumnos. Estudio y análisis de ejercicios de aplicación propuestos por el profesor. Solución de problemas e identificación del mejor modelo de regresión utilizando el computador. 7. RECURSOS 7.1. Locativos (1) Aulas de Clase. (2) Salas de Computo 7.2. Tecnológicos (1) Statgraphics. (2) R 7.3. Didácticos (1) Ninguno en Especial 8. CRITERIOS Y POLÍTICAS DE SEGUIMIENTO Y EVALUACIÓN ACADÉMICA Cuatro parciales del 25% cada uno 9. BIBLIOGRAFIA GENERAL 4/5

5 9.1. Devore J. L. PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICA PARA INGENIERÍA Y CIENCIAS Cengage Learning, Séptima edición, México Mendenhall,W., Scheafer,R., Wakerly,D. Estadistica matemática con aplicaciones. Editorial Thomson. 7ª. Edición, NOMBRE DEL PROFESOR COORDINADOR DE MATERIA Y NOMBRE DE PROFESORES DE LA MATERIA QUE PARTICIPARON EN LA ELABORACIÓN. 11. REQUISITOS DEL PROCESOS DE ASEGURAMIENTO DE LA CALIDAD Versión número: 1,0 Fecha elaboración: 2016/09/13 Fecha actualización: 2016/09/22 Aprobación: CARLOS MARIO VELEZ SANCHEZ 5/5

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